APP用户精细化运营实战手册

APP用户精细化运营实战手册 数据驱动APP用户精细化运营 目录CONTENTS 1把握用户精细化运营行业趋势 1.用户精细化运营的重要性及难点01 2.数据驱动APP精细化运营解决方案02 2精细化运营场景解析 1.标签搭建：用户标签体系构建方法03 2.用户分层：4大运营场景做好用户分层04 3.活动运营：如何策划一场爆款活动08 4.内容运营：智能内容推荐机制10 5.用户触达：更灵活、更智能的消息触达11 3行业应用实践案例 1.内容资讯类APP：内容精细化推荐，大幅提高留存率14 2.电商类APP：目标人群深度洞察，提升营销活动触达效果15 3.出行类APP：场景灵活分析，高效实现用户分层运营15 4.影音类APP：智能化推送，大幅提升点击率16 把握用户精细化运营行业趋势 如今，企业运营重心逐渐从用户拉新促活转移到存量用户精细化运营阶段，大多数企业开始以数据驱动APP用户精细化运营，从而实现降本提效的目的。个推在移动互联网行业深耕十余年，积累了丰富的数据资源和专业的移动互联网服务经验。截至2022年6月，个推先后服务了数十万开发者，个推SDK累计安装量超过900亿，SDK日活跃独立设备数超过4亿。本手册将结合个推数据化运营服务经验，为大家带来数据驱动用户精细化运营的一些分享和思考。 1.用户精细化运营的重要性及难点 互联网时代，企业在服务过程中沉淀了大量的数据资产，一些规模性的公司也逐渐开始走向通过数据驱动用户精细化运营的道路。然而数据开发、采集、存储、分析、应用等需耗费大量人力物力，因此企业未来数据化运营的方向是：盘活现有数据资产，减少数据建设成本投入，以数据驱动用户精细化运营，提升企业服务效率和效益。 而横观整个行业现状，又存在以下几个问题： （1）企业经营数据断层，多端数据难以沉淀应用 为迎合互联网时代的用户习惯，企业往往会布局多元渠道，例如线上APP、H5、小程序、Web服务及线下门店等。用户分布在不同平台，造成企业经营数据分散，多端数据难以打通及沉淀应用。 （2）用户数据多且杂，数据运营体系搭建难 互联网发展日新月异，用户在各平台的习惯也五花八门，多平台用户数据多且杂，没有数据治理和运营经验的企业，想要搭建可应用的数据运营体系相当困难。 （3）数据应用无经验，缺少运营方法指导，无法形成有效运营闭环 有数据而不知道如何用，是当今企业面临的一大困境。大多数企业沉淀了大量数据资产却缺乏数据运营经验，也没有对应的数据运营方法和指导，因此无法打通数据运营闭环，实现科学决策。 2.数据驱动APP精细化运营解决方案 面对上述用户精细化运营难点，企业想要通过数据驱动用户精细化运营，可以参考以下运营思路。 第一步：数据治理。通常企业需要对多端多源数据进行融合、治理，例如APP、小程序、H5、Web等，将数据进行有条理的统一治理，方便后续的数据分析和运营。 第二步：用户分析。通过大数据分析工具，实现实时的数据统计和灵活的用户分析。 第三步：画像洞察。用户分析完，我们还需要对用户行为特征进行画像洞察，结合APP自有标签、外部数据标签等，将用户行为特征标签化。 第四步：用户触达。运用用户洞察的结果，生成用户标签或者用户分组，实现精细化的消息推送。 企业整体数据治理工作量较大，亟需提升数据运营和分析能力，搭建一套能够覆盖用户分析-画像洞察 -用户触达-触达后效分析这一完整链路的精细化运营体系，从而高效地使用数据驱动用户运营、活动运营、内容运营、用户触达等多模块的精细化运营，提升运营效果。 精细化运营场景解析 1.标签搭建：用户标签体系构建方法 APP在运营过程中想实现数据驱动精细化用户运营，首先要足够地了解用户。因此，APP需要结合用户的基础属性及其在APP内的行为特征等，构建起来一套深度的、多方位的用户标签体系，再运用用户标签标准化地描绘用户的兴趣偏好，差异化地为用户提供其需要的、感兴趣的内容及服务，提升用户留存和转化。 （1）分层搭建标签体系 用户标签体系的搭建，通常涉及到三层标签数据。一是包括性别、年龄层次、设备基础属性、会员渠道及等级等基础用户数据；二是包括用户端内访问、消费、收藏加购关注等APP自有用户行为数据；三是从第三方引入外部标签数据，包括用户属性、端外兴趣偏好等。 三层数据，往往散落在各个平台，有些是服务端生成的数据，有些是需要在客户端生成的数据，而有些是需要外部补充的数据。要把这些数据统一管理起来，通过数据交集、并集、补集的运算方式或者自定义SQL代码的方式将数据生成可用的业务标签，则需要引用专业的标签管理平台。 （2）标签管理平台 个推用户运营是个推最新推出的一站式用户洞察与数据分析平台，基于个推多年移动互联网服务经验积累，可以快速为开发者搭建起一套完整的用户标签体系。其中标签管理平台中自定义标签功能，支持APP基于导入的已有用户标签、服务端数据，通过埋点统计用户客户端行为特征数据，结合个推大数据用户标签等数据自定义标签规则，快速将用户特征数据和个推标签融合实现数据标签化，然后结合个推大数据沉淀形成的基础标签、行业标签、专题标签，高效搭建用户标签体系。 2.用户分层：4大运营场景做好用户分层 做了深度、多方位的用户分析后，我们可以基于标签体系做贴合业务的精细化用户分层，围绕用户的全生命周期，来提升用户的留存和转化。 （1）新用户冷启动 APP在新用户冷启动阶段，想将目标用户转化为种子用户，提高用户活跃，需要做好新用户的首刷或者说是首页内容推荐，在用户接触APP的第一触点为其推荐感兴趣的内容，让用户觉得“这个APP是懂我的，值得留下来再看看”。 诚然，APP可以通过自身用户行为特征获取新用户的一些基本属性，但由于数据量小，会导致对新用户的认识不够客观全面。此时，APP可以借助第三方数据公司的能力，快速了解新注册安装用户的属性和兴趣偏好，补全用户画像，在用户冷启动时实现APP内的精细化推荐。有了最初的好印象，用户会对APP有一定认同感，这对于提升用户的留存率和活跃度也有相当大的帮助。 比如个推用户运营产品，提供个推大数据用户画像标签，可帮助APP快速洞察新用户的兴趣偏好，从而提高用户首刷体验，提升用户留存。 （2）活跃用户转化 针对活跃用户，用户端内的行为数据，通常分为客户端访问点击数据以及服务端的消费属性数据。在对活跃用户标签描述时，需要整合打通这两端的数据，进行深度的洞察。 个推用户运营产品，可以帮助APP高效整合多端的数据，并且基于个推多年大数据服务经验所沉淀出来的模型等，帮助APP做进一步的用户分群。 例如电商APP，可以运用个推消费者敏感类别模型、付费价值模型等进行价值人群预测，通过个推模型的预测结果查看价值人群评分等级，分数越高代表付费价值越高，从而差异化地为用户推荐不同价位的商品以及不同形式的折扣，例如为折扣敏感的用户推荐有折扣的商品，为价格敏感的用户推荐其偏好价位区间的商品，然后针对同一类的价值人群，通过用户在APP内的行为特征数据进行洞察分析，识别用户兴趣偏好，推荐其感兴趣的商品，从而进行高效转化。 而针对活跃用户转化阶段，由于活跃用户会在APP端内产生较多的行为特征数据，而这些行为特征数据，最能准确描述用户的兴趣偏好。因此，我们可以使用个推用户运营将用户在端内的行为数据记录、分析、清洗成为具体、标准的用户标签，并基于用户标签，进行用户分群，实现差异化的内容及服务推荐，辅助用户购物决策。 （3）沉默用户促活 沉默用户的运营，又与新用户和活跃用户大不相同。 到底多久不活跃的用户算是沉默用户？我们需要根据经验、业务需求、APP行业属性等进行定义。定义好之后，我们可以通过APP端内活跃数据，直接圈选出沉默用户群，然后进行沉默用户的人群画像分析，查看近期沉默用户中，有没有一些比较集中、突出的偏好，例如沉默用户集中在某个城市，那么我们就可以回溯该城市区域近期的运营策略，快速定位沉默用户的沉默原因，从而调整运营策略，有效防沉默及促活。 通常而言，沉默用户促活比较依赖于push\短信\电话及信息流广告等方式，而大部分用户触达方式成本较高且体验不好，因此在对沉默用户促活的时候，运营人员还可以对沉默用户进行价值评分。我们可以根据用户历史的活跃情况、消费情况，及近期端外的活跃行为特征等，判定沉默用户的价值，为沉默用户进行评分。 然后通过沉默用户价值评分分数及沉默类型筛选等规则，剔除掉低价值的用户，同时对中高价值的沉默用户分群，分策略运用不同的渠道及方式进行促活，保障沉默用户促活效率，节约沉默用户促活成本，最大化降本提效。 （4）流失用户预测及挽回 对于流失用户，我们需要分析用户流失原因及流失用户画像，从而制定用户防流失以及挽回策略。 在流失用户识别方面，个推用户运营产品可帮助APP有效区分沉默用户以及流失用户，寻找流失用户群的高TGI（显著特征），快速制定挽回策略。例如APP运营人员在个推用户运营平台上，通过TGI有效识别出流失用户端内历史行为特征——爱浏览电竞直播内容，于是针对性地增加电竞赛事内容推荐，大大增加用户挽回几率。 3.活动运营：如何策划一场爆款活动？ 面对双十一、年终大促、618年中大促、年货节等各类节日，我们都需要做一些营销活动来提升APP的整体活跃度、刺激消费者购买转化。活动运营在APP运营体系中，特别是用户转化过程中，扮演着越来越重要的角色。要做好活动运营，可以从活动数据统计、活动用户分析、活动计划制定、活动复盘这四个阶段着手。 （1）数据统计 活动之初，首先APP需要有活动关键数据统计能力。数据作为活动过程中的指标观察和指导，需要APP有数据统计能力支撑，才能充分地掌握。而目前企业都具备多端产品，活动也会在多端上线，这就要求企业需要在APP、小程序、H5、Web等多端埋点，实现活动数据跨平台、多维度统计。 （2）用户分析 活动运营人员在不同的使用场景下会有不同的业务需求，比如活动引流环节、活动促活环节、活动转化环节等场景下运营的关键指标是不同的，在不同场景下，运营人员需要自由灵活地运用事件分析、漏斗分析、路径分析等常用分析模型，多方位对活动转化情况进行用户分析，并将分析数据添加建立成为自定义看板，快速查看活动效果，做到活动数据可视化，活动效果可分析。 基于活动数据的分析结果，不仅可以深入洞察活动各个环节中的目标用户群，还可以快速实现用户分层，再基于不同的用户群体，制定差异化的活动计划。 例如在活动转化环节，针对已经转化的用户群进行分析，深入了解该用户群特征，发现转化用户群主要特征为【90后】【折扣敏感】【爱美食】，后续活动方案则可以根据用户特征针对性的制定策略，提升转化效果。 （3）活动计划 而活动利益点的传播与触达，是活动的重中之重。通常我们开展活动，都会有一个活动目标，例如“使用优惠券下单”等。在用户完成该活动目标前，我们通常需要通过推送、短信等渠道，以不同的文案策略，多次触达用户。运营则可以通过智能化的推送方式，实现高效的用户触达。 个推用户运营产品提供的活动计划模块，可以帮助运营人员直接圈选出本次活动的目标人群，配置活动目标。在用户完成该目标前，定时、多次、差异化地进行活动利益点的触达，自动化刺激用户、高效达成运营目标。 （4）活动复盘 活动结束了，APP运营还没结束，运营人员还需要针对特定用户群（例如参与活动、未参与活动、参与某子活动等）进行人群画像洞察分析，对本次活动的数据效果进行全面复盘，持续优化用户运营以及活动运营。 4.内容运营：智能内容推荐机制 活动运营，是用户转化的强力武器。而内容运营，则是提升用户粘性，支撑活动、产品、用户运营的基础。内容运营主要涉及到的是：掌握日常关键指标数据变化趋势与建立内容智能推荐机制。 （1）掌握关键指标数据变化趋势 日常关键指标数据趋势观察，能有效掌握内容平台的运营情况，基于数据分析进行有效的优化决策。日常关键数据指标含行业APP运营数据（日活、新增用户、